China Tech Watch

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@xiaochuan8688 这玩意在自动驾驶领域都流行起码2年了

这几天有个消息被一堆更炸的内容盖过去了——智源研究院发了2026年的十大AI技术趋势。 里面有一条我觉得被严重低估了：世界模型。 大概意思就是，现在的AI是"预测下一个词"，下一代AI的方向是"预测世界的下一个状态"。你给它一个画面，一块倒塌之前的积木，它能预测积木会怎么倒塌。你给它一段路面和一辆车的位置，它能预测下一秒会发生什么。 这跟现在的生成式AI完全不是一个赛道。生成式AI是在符号空间里做推理——文字、代码、图片。世界模型是在物理空间里做推理——重力、碰撞、材质、运动。前者的边界是"说得对不对"，后者的边界是"物理上对不对"。 为什么这个重要？因为如果世界模型真的跑通，它等于给AI装了一套物理直觉。自动驾驶不用靠规则和数据硬堆了——它能真正理解"前面那辆车可能要变道"不是因为我训练集里这种情况多，是因为它真的在模拟下一秒的物理世界。 现在还早，但方向已经指出来了。下一个突破大概率不在文字上，在物理上。

@xiaogaifun Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。 年底就不用痛苦了

艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。 聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。 文章我看完了，写一些自己的笔记。 1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。 反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。 2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。 一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。 3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。 但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。 4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。 少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。 5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。 6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。 研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。 这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。 7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。 Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。 学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。 8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。 很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。 Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。 9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。 整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。 10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。 因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。 但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。 11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。 关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。 12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。 于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。 13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。 国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。 14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。 但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。 15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。 如果能买到，毫无疑问会继续加仓。 这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。 Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

SCMP reports ByteDance's 2025 AI infrastructure spending will exceed 200 billion yuan, 25% above previous budget, with domestic AI chips as a key focus.

《南华早报》报道，字节跳动2025年AI基础设施支出将超2000亿元，较此前预算提升25%，国产算力芯片成重点。

@9hills V4 Pro智力是不低的，更像一个清北数学或金融专业，缺少编程背景，设计能力是强的 编程需要专门后训练强化下，下个版本应该就能见效

一直在用 GPT-5.5 写代码，最近工作流逐渐切换到 DeepSeek 上。发现一个很反常识的情况： - GPT-5.5 更适合写代码 - DeepSeek-Pro-V4 更适合写设计 是不是弱模型做设计会考虑周全，强模型写代码不容易写错？

普通人一定会持续大规模失业 中国整体经济一定会持续高速增长 这个时代最后的红利是缴满养老金 希望你能看懂这三句话

推特中文区的平均学历应该是高于快手低于B站的

@cherylnatsu 🤣

北京时间今天（8 日）晚间，The Information 援引两名直接了解讨论情况的人士消息称，DeepSeek 正寻求完成首轮融资，目标高达 500 亿元人民币。如果融资落地，将成为中国 AI 公司迄今规模最大的一轮融资。 ——— 当年养华为那么多钱要是投给这些真正做事的公司，我们还用得着被A社封号再注册？

DeepSeek V4.1将在6月推出，我相信这个后训练版本对编程能力进行了大幅强化

冷知识，华为折叠屏市占率已经从去年的70%升值80% 目前折叠屏市场容量在千万级 苹果折叠屏来了毫无疑问会把国内折叠屏市场做大 也许能到3000万

特斯拉就这俩车是真耐打啊

@laozhang713 @BTCBruce1 哈，多重曝光这条路台积电以前没怎么走，因为有EUV了，咱们是被迫，所以走的也更远

@China_TechWatch @BTCBruce1 我一直以为DUV靠多重曝光只能逼近5nm

不懂就问： 国产GPU、内存、光刻机 和美国的技术代差还有多久？ 有人说三年，有人说五年，有人说10年以上 有没有行业内部的说句实话

小鹏第二代VLA首月报告出炉：月度活跃率96.97%，智驾里程占比首次突破50%达50.44%，总里程环比暴增91.05%。 五一期间AI辅助驾驶日均使用率93.21%，累计辅助驾驶8446万公里，单车最长5441公里。 小路接管率环比下降35.96%，好用度显著提升。

@CryptoPainter 这个长期靠agent操作感觉挺危险 上下文长度导致核心记忆始终有限 跑久了可能就有各种意想不到啊

第二个坑来了！ Agent 一天回撤了10%，因为我中间没怎么看，进化系统把策略越改越激进，到后面直接把策略开仓条件限制全部改没了😢… 然后就是瞎JB赌了，所以我不得不赶紧人工介入，给进化系统的权限做了全面限制，可以改参数，但不能连交易逻辑都改了… 顺便把风控回避机制加上了，目前看他已经开始减少风险暴露了，激进程度也开始下降了… 这次领悟到的核心经验：给AI的策略优化权限必须限定框架与参数范围… 它不会理智的、有节制的调参，只会被过往迭代记录污染上下文，认为之前带来盈利的调整是好的，所以会变本加厉的在一条道上走到黑！

@linwanwan823 冷知识，华为概念股就有1000家+，市值20万亿+

今日冷知识。 A股总市值刚突破了120万亿。 换算一下， A股5000多家公司≈3.48个英伟达。

说一个暴论： 能上X已经超过了99%的人 能在X上有1个粉丝，又打败100%的机器人

我是不是快要自动赚钱了 kusama:native

说个冷知识，华为的手机留存率是最高的，也就是换机周期最长 这意味着鸿蒙沉淀用户的能力是最强的 按照目前的增速来说，纯鸿蒙的手机数量今年将会达到1个亿，明年将会达到2个亿 而华为的换机周期是5年 这意味着2030年鸿蒙单在国内至少可以沉淀5亿用户 而Tiktok+DeepSeek覆盖海外20亿+庞大人群 配合 Agent杀死大部分APP(免除适配困扰) 给了鸿蒙出海可能

有了AI之后，鸿蒙的软件生态马上被迅速弥补，鸿蒙开发是现在最大的蓝海，建议转型鸿蒙开发